[发明专利]一种鱼的去鳞效果检测方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开了一种鱼的去鳞效果检测方法、装置及存储介质，用于快速准确的检测鱼的去鳞效果。本申请公开的鱼的去鳞效果检测方法包括：拍摄去鳞鱼体的第一图像；将所述去鳞鱼体的第一图像导入预先确定的模型中进行检测；根据检测结果得到无鱼鳞部分的像素数，损伤部分的像素数和鱼体部分的像素数；根据所述无鱼鳞部分的像素数，损伤部分的像素数和鱼体部分的像素数计算去鳞率和损伤率。本申请还提供了一种鱼的去鳞效果检测装置及存储介质。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种鱼的去鳞效果检测方法、装置和存储介质。

背景技术

去鳞是淡水鱼加工前处理过程中非常重要的一个环节，现有技术中去鳞设备检测去鳞效果是基于感官评价或在坐标纸上标记经处理后剩余鱼鳞的面积，再计算去鳞率。或者通过三维激光扫描仪检测鱼的去鳞率，但需要在鱼体表面贴上标靶点贴纸，并将扫描后的模型导入软件ProE计算，检测的步骤繁多并且使用的设备昂贵。目前还缺少检测准确率高且成本低的去鳞率检测方法。

发明内容

针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种鱼的去鳞效果检测方法、装置及存储介质，用以提高去鳞率检测的准确度，降低检测成本。

第一方面，本申请实施例提供的一种鱼的去鳞效果检测方法，包括：

拍摄去鳞鱼体的第一图像；

将所述去鳞鱼体的第一图像导入预先确定的模型中进行检测；

根据检测结果得到无鱼鳞部分的像素数，损伤部分的像素数和鱼体部分的像素数；

根据所述无鱼鳞部分的像素数，损伤部分的像素数和鱼体部分的像素数计算去鳞率和损伤率。

优选的，所述拍摄去鳞鱼体的第一图像包括：

每隔时间T1拍摄图像，或者

检测到鱼体经过时拍摄图像；

其中T1为预设的拍摄时间间隔。

其中，所述去鳞率等于无鱼鳞部分的像素数除以鱼体部分的像素数，所述损伤率等于损伤部分的像素数除以鱼体部分的像素数。

优选的，根据以下步骤确定所述预先确定的模型：

步骤A：确定训练数据集，验证数据集和测试数据集；

步骤B：构建第一神经网络模型；

步骤C：将所述训练数据集和验证数据集导入所述第一神经网络模型进行学习；

步骤D：当训练次数超过预设的次数门限，并且训练得到的平均精度均值大于预设的精度门限时，则执行步骤E，否则调整参数继续执行步骤C；

步骤E：使用测试数据集对模型进行测试，当测试得到的平均精度均值小于预设的精度门限时，调整参数继续执行步骤C；当测试得到的平均精度均值大于等于预设的精度门限时，停止训练得到所述预先确定的模型。

优选的，所述确定训练数据集，验证数据集和测试数据集包括：

采集去鳞后的鱼的第二图像；

将所述第二图像标记为无鱼鳞部分、损伤部分和鱼体部分，得到第一数据集；

将第一数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集。

作为优选的示例，所述预设的次数门限为200次，所述精度门限为90％。

优选的，所述第一神经网络模型包括：

所述第一神经网络模型包括骨架网络，区域建议网络和后处理网络；

所述骨架网络与所述区域建议网络连接，所述区域建议网络与所述后处理网络连接；